Erkennung von Vor-Stimulus-Source-Level-Effekten auf die Objektwahrnehmung mit Magnetoenzephalographie

Diese Methode ermöglicht es, schnelle und vorübergehende Veränderungen in der Gehirnkonnektivität zu erfassen, bevor Objekte betrachtet werden, und den Einfluss dieser Veränderungen auf die Objektwahrnehmung. Der Hauptvorteil von MEG gegenüber EEG besteht darin, dass das Magnetfeld des Gehirns vom Kopf unbeeindruckt ist, was eine Rekonstruktion der Quelle mit höherer Auflösung und bessere Konnektivitätsschätzungen ermöglicht. Beginnen Sie mit der Aufzeichnung einer Minute leerer MEG-Daten mit einem Kilohertz.

Überwachen Sie die Signale der 102 Magnetometer und 204 orthogonal platzierten planaren Gradiometer an 102 verschiedenen Positionen, indem Sie alle Signale in Echtzeit auf dem Erfassungscomputer visualisieren. Sie werden uns nicht verklagen? Und hier-Weiter, erhalten Sie die informierte Zustimmung des Teilnehmers in Übereinstimmung mit der Erklärung von Helsinki und lassen Sie sie das Formular unterzeichnen, das eine Erklärung enthält, die die Verarbeitung personenbezogener Daten erlaubt.

Gibt es ein Metallobjekt aus Ihrem Körper? Aber Sie können dies tun, wenn Sie auch drinnen sind. Als nächstes stellen Sie ihnen nichtmagnetische Kleidung zur Verfügung und stellen Sie sicher, dass sie keine metallischen Gegenstände in oder auf ihrem Körper haben.

Bitten Sie sie, einen anonymen Fragebogen auszufüllen, um dies zu gewährleisten und sicherzustellen, dass sie keine anderen Ausschlusskriterien haben, und um Details wie Handlichkeit und Ruhegrad zu dokumentieren. Alles in Ordnung, perfekt, danke. Hier. Setzen Sie den Teilnehmer auf einen nicht-ferromagnetischen Stuhl und befestigen Sie dann fünf Kopfpositionsanzeigerspulen mit Klebstoff, zwei über einem Auge, einem über dem anderen Auge und einem hinter jedem Ohr.

Stellen Sie den Tracker-Sensor für das Digitalisierungssystem fest auf den Kopf des Teilnehmers und fixieren Sie ihn an der Brille für maximale Stabilität. Als nächstes digitalisieren Sie die anatomischen Landmarken, die linken und rechten vorauricularen Punkte und die Nasion, und stellen Sie sicher, dass die präauricularen Punkte symmetrisch sind. Digitalisieren Sie außerdem die fünf HPI-Spulenpositionen mit einem 3D-Digitalisiererstift.

Jetzt digitalisieren Sie bis zu 300 Punkte entlang der Kopfhaut und maximieren Sie die Abdeckung der Kopfform. Bedecken Sie die genau definierten Bereiche der Kopfhaut auf MR-Bildern, über dem Inion auf der Rückseite und der Nasion auf der Vorderseite, sowie der Nasenbrücke. Diese Punkte werden für die Ko-Registrierung zu einem anatomischen Bild verwendet.

Entfernen Sie an dieser Stelle die Brille mit dem Tracker-Sensor und befestigen Sie Einwegelektroden über und unter dem rechten Auge, um vertikale Augenbewegungen zu überwachen. Befestigen Sie auch Elektroden an der rechten Seite des rechten Auges und links vom linken Auge, um horizontale Augenbewegungen zu überwachen. Befestigen Sie zusätzliche Elektroden unter dem rechten Schlüsselbein und unter dem Herzen, um die Herzfrequenz zu überwachen.

Das Signal in diesen Bereichen ist robust, so dass eine Überprüfung der Impedanz nicht notwendig ist. Befestigen Sie auch eine Elektrode als Boden unter dem Hals. Bitte. Begleiten Sie den Teilnehmer nun in den meg abgeschirmten Raum und weisen Sie sie an, im MEG-Stuhl zu sitzen.

Schließen Sie den HPI Kabelbaum und die Einwegelektroden in das MEG-System. Dann heben Sie den Stuhl so an, dass der Kopf des Teilnehmers die Oberseite des Helms berührt und sicherstellen, dass sich der Teilnehmer wohlfühlt. Ist das jetzt okay?

Yes.Perfect.Begin weist den Teilnehmer an, passiv fünf Minuten lang passiv auf einen leeren Bildschirm zu starren, während er MEG-Daten im Ruhezustand mit einem Kilohertz aufzeichnet. Halten Sie die Abtastrate während des gesamten Experiments bei einem Kilohertz. Dann beauftragen Sie den Teilnehmer der Aufgabenanforderungen und lassen Sie ihn 20 Übungsversuche durchführen.

Jetzt werden wir eine Übungseinheit machen und sicherstellen, dass alles in Ordnung ist. Okay. Alles klar? Starten Sie das Experiment, indem Sie zuerst Anweisungen anzeigen und dem Teilnehmer mitteilen, welche Taste er drücken soll, wenn er Gesichter sieht, und welche Taste er drücken soll, wenn er eine Vase sieht.

Erstellen Sie eine einzelne Testversion mit vier Ereignissen, die für alle Prüfungen in dieser Reihenfolge gilt: Fixationskreuz, Rubinbild, Maske und Antwortaufforderung. Beginnen Sie zu Beginn jedes Blocks, bevor die Aufgabe beginnt, beginnen Sie mit der Messung der MEG-Daten und zeichnen Sie die Ausgangsposition der Kopfposition des Teilnehmers in Bezug auf die MEG auf. Achten Sie darauf, den Teilnehmer während des Experiments per Video zu überwachen.

Klicken Sie im MEG-System auf Gehe, um zu starten. Wenn das Dialogfeld fragt, ob die HPI-Daten weggelassen oder der Aufzeichnung hinzugefügt werden sollen, überprüfen Sie das HPI-Spulensignal, und klicken Sie auf Akzeptieren, um diese anfängliche Kopfposition aufzuzeichnen. Klicken Sie danach auf Raw aufzeichnen, um die Aufzeichnung von MEG-Daten zu starten.

Zeigen Sie zu Beginn jeder Prüfung das Fixierungskreuz für einen variablen Zeitraum von 1 bis 1,8 Sekunden an. Zeigen Sie dann das Rubin-Bild für 150 Millisekunden an. Entfernen Sie anschließend das Rubin-Bild, und zeigen Sie die Maske für 200 Millisekunden an, gefolgt von einer Frage, die den Teilnehmer auffordert, innerhalb von zwei Sekunden zu antworten.

Programmieren Sie den Antwortzeitraum so, dass, wenn die Teilnehmer innerhalb von zwei Sekunden antworten, die nächste Testversion beginnt. Andernfalls starten Sie die nächste Testversion nach zwei Sekunden. Speichern Sie das Timing aller vier Ereignisse sowie die Antwortauswahl und ihr Timing.

Überwachen Sie die MEG-Signale, indem Sie sie in Echtzeit auf dem Erfassungscomputer visualisieren. Wenn das Experiment abgeschlossen ist, eskortieren Sie den Teilnehmer aus dem abgeschirmten Raum und helfen Sie ihnen, die Sensoren zu lösen. Analysieren Sie die erfassten Daten, indem Sie Zeit-Frequenz-Analysen für beide Interessenbereiche getrennt von den beiden Testtypen durchführen, indem Sie den Code verwenden, der hier auf dem Bildschirm angezeigt wird.

Implementieren Sie zunächst die Multi-Taper-Zeit-Frequenz-Transformation basierend auf der Multiplikation im Frequenzbereich. Legen Sie außerdem die Taper-Option auf dpss fest, um eine diskrete prolate sphäroidale Sequenzfunktion zu verwenden und die von Interesse zu bestimmenden Frequenzen von acht bis 13 Hertz. Legen Sie als Nächstes die Breite des Zeitfensters auf 200 Millisekunden und den Glättungsparameter auf vier Hertz fest.

Legen Sie die Option keeptrials auf yes fest, um die Zeit-Frequenz-Schätzungen der einzelnen Versuche zurückzugeben. Stellen Sie die Ausgabe auf fourier ein, um die komplexen Fourier-Spektren zurückzugeben. Führen Sie eine Konnektivitätsanalyse für die resultierenden Zeitfrequenzdaten mithilfe des hier auf dem Bildschirm angezeigten Codes durch, indem Sie die angezeigten Einstellungen verwenden, um den imaginären Teil der Koherenz zurückzugeben.

Wiederholen Sie den Vorgang für jeden Teilnehmer, bevor Sie die Kohärenzspektren über Frequenzen und Teilnehmer durchschnittlich isieren und die resultierenden großgemittelten imaginären Kohärenzwerte als Funktion der Zeit zeichnen. Hier sehen wir eine Beispiel-Teststruktur und Rohdaten. Eine Testversion beginnt mit der Anzeige eines Fixierungskreuzes.

Nach einer bis 1,8 Sekunden erscheint der Rubin-Stimulus für 150 Millisekunden, gefolgt von einer Maske für 200 Millisekunden. Ein Antwortbildschirm wird dann angezeigt, um die Teilnehmer aufzufordern, mit Gesicht oder Vase zu antworten. Oben sehen wir Mehrkanal-Rohdaten von einem Beispielteilnehmer, der zeitlich für stimulus-Beginn gesperrt ist und über Studien gemittelt wird.

Diese Daten im Fenster für die Analyse vor dem Stimulus werden das Zielintervall für die Analyse sein. Hier sehen wir spektrale Leistungsschätzungen von quellenlokalisierten fusiforme Gesichtsflächensignale auf Gesichts- und Vasenversuchen. Diese Abbildung zeigt den imaginären Teil der Koherenz zwischen quellenlokalisierten visuellen Kortex und fusiforme Gesichtsflächensignale in Gesichts- und Vasenversuchen im Frequenzbereich von acht bis 13 Hertz.

Schattierte Bereiche stellen den Standardfehler des Mittelwerts für das Design innerhalb der Themen dar. MEG ist eine passive Methode, ähnlich wie der Pickup einer E-Gitarre. Die Maschine birgt auch das Risiko, von den Teilnehmern beschädigt zu werden, im Gegensatz zu anderen Modalitäten.